Python并行编程参考手册（影印版） [Python Parallel Programming Cookbook] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[意] 吉安卡洛·扎克尼（Giancarlo Zaccone） 著

图书标签:

• Python
• 并行编程
• 多线程
• 多进程
• 异步IO
• Cookbook
• 影印版
• 高性能计算
• 并发编程
• Python3

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564170738

版次：1

商品编码：12183364

包装：平装

外文名称：Python Parallel Programming Cookbook

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

页数：261

正文语种：英文

内容简介

　　对于开发人员而言，如今要想充分利用所有可用的计算资源来构建出高效的软件系统，并行编程技术是必不可少的技能。从多核到GPU系统，再到分布式架构，计算量繁重的程序都离不开编程工具和软件库。
　　《Python并行编程参考手册（影印版）》首先简要介绍了并行编程，然后讲述了Python的基础知识，接着探究了基于线程的并行模型、采用同步线程的Python线程模块以及锁、互斥量、信号量队列、GIL和线程池的用法。

作者简介

　　Giancarlo Zaccone has more than 10 years of experience in managing research projects，both in scientific and industrial domains. He worked as a researcher at the National Research Council （CNR）， where he was involved in a few parallel numerical computing and scientific visualization projects.
　　He currently works as a software engineer at a consulting company， developing and maintaining software systems for space and defense applications.
　　Giancarlo holds a master's degree in physics from the University of Naples Federico Ⅱ and has completed a second-level postgraduate master's program in scientific computing from the Sapienza University of Rome.

目录

Preface
Chapter 1： Getting Started with Parallel Computing and Python
Introduction
The parallel computing memory architecture
Memory organization
Parallel programming models
How to design a parallel program
How to evaluate the performance of a parallel program
Introducing Python
Python in a parallel world
Introducing processes and threads
Start working with processes in Python
Start working with threads in Python

Chapter 2： Thread-based Parallelism
Introduction
Using the Python threading module
How to define a thread
How to determine the current thread
How to use a thread in a subclass
Thread synchronization with Lock and RLock
Thread synchronization with RLock
Thread synchronization with semaphores
Thread synchronization with a condition
Thread synchronization with an event
Using the with statement
Thread communication using a queue
Evaluating the performance of multithread applications

Chapter 3： Process-based Parallelism
Introduction
How to spawn a process
How to name a process
How to run a process in the background
How to kill a process
How to use a process in a subclass
How to exchange objects between processes
How to synchronize processes
How to manage a state between processes
How to use a process pool
Using the mpi4py Python module
Point-to-point communication
Avoiding deadlock problems
Collective communication using broadcast
Collective communication using scatter
Collective communication using gather
Collective communication using AIItoall
The reduction operation
How to optimize communication

Chapter 4： Asynchronous Programming
Introduction
Using the concurrent．futures Python modules
Event loop management with Asyncio
Handling coroutines with Asyncio
Task manipulation with Asyncio
Dealing with Asyncio and Futures

Chapter 5： Distributed Python
Introduction
Using Celery to distribute tasks
How to create a task with Celery
Scientific computing with SCOOP
Handling map functions with SCOOP
Remote Method Invocation with Pyro4
Chaining objects with Pyro4
Developing a client-server application with Pyro4
Communicating sequential processes with PyCSP
Using MapReduce with Disco
A remote procedure call with RPyC

Chapter 6： GPU Programming with Python
Introduction
Using the PyCUDA module
How to build a PyCUDA application
Understanding the PyCUDA memory model with matrix manipulation
Kernel invocations with GPUArray
Evaluating element-wise expressions with PyCUDA
The MapReduce operation with PyCUDA
GPU programming with NumbaPro
Using GPU-accelerated libraries with NumbaPro
Using the PyOpenCL module
How to build a PyOpenCL application
Evaluating element-wise expressions with PyOpenCI
Testing your GPU application with PyOpenCL
Index

Python并行编程参考手册：解锁高效的并发与并行之道 在当今计算密集型应用飞速发展的时代，如何充分利用多核处理器的强大能力，实现更快的计算速度、更强的响应能力以及更优的资源利用，成为了每一个Python开发者都必须面对的挑战。传统的单线程编程模式在面对海量数据处理、复杂算法模拟、实时数据分析等任务时，往往显得力不从心。而并行编程，正是应对这些挑战的利器，它允许程序同时执行多个任务，极大地提升了程序的执行效率。 《Python并行编程参考手册》正是为广大Python开发者量身打造的一本深度解析Python并行编程技术的权威指南。本书旨在帮助读者系统地理解并行编程的核心概念，掌握Python中实现并行和并发的各种工具与技术，并能灵活运用这些技术解决实际工作中的复杂问题，从而写出更高效、更具扩展性的Python程序。 本书涵盖的核心内容深度解析： 本书并非泛泛而谈，而是深入浅出地讲解了Python并行编程的各个关键方面。我们将从基础的概念入手，逐步深入到复杂的实践应用。 第一部分：并行与并发基础概念 在正式进入Python的实现细节之前，我们首先会建立一个坚实的理论基础。 何为并行与并发？：清晰地区分并行（Parallelism）和并发（Concurrency）这两个容易混淆的概念。理解并行是物理上的同时执行，而并发是逻辑上的交替执行，两者可以相互促进。 多线程与多进程的区别与联系：深入探讨Python中实现并发和并行最常用的两种方式：多线程（Threading）和多进程（Multiprocessing）。我们将详细分析它们的优缺点、适用场景、内存模型、通信机制以及 GIL（全局解释器锁）对Python多线程性能的影响，并提供规避 GIL 限制的策略。 任务分解与调度：学习如何将大型任务分解成更小的、可独立执行的子任务，以及理解操作系统和Python库如何进行任务调度，确保CPU资源的有效利用。 同步与互斥：理解在并发环境中，多个线程或进程访问共享资源时可能出现的竞态条件（Race Condition）问题。本书将详细讲解锁（Locks）、信号量（Semaphores）、事件（Events）等同步机制，以及如何正确使用它们来保证数据的一致性和程序的正确性。 通信机制：当多个进程或线程需要交换数据时，高效的通信机制至关重要。我们将介绍队列（Queues）、管道（Pipes）等进程间通信（IPC）方式，以及线程间共享内存和条件变量的使用。 第二部分：Python标准库中的并行与并发工具 Python 提供了强大的标准库来支持并行和并发编程，我们将对其进行详细的介绍和实战演练。 `threading`模块： 线程创建与管理：学习如何创建、启动、暂停、恢复和终止线程，以及如何使用线程池（ThreadPoolExecutor）来简化线程管理。 线程同步原语：深入讲解 `Lock`, `RLock`, `Semaphore`, `Event`, `Condition`, `Barrier` 等线程同步工具的使用场景和最佳实践。 守护线程与线程生命周期：理解守护线程的概念，以及如何管理线程的生命周期。 线程安全与常见陷阱：揭示多线程编程中常见的错误模式，并提供避免这些陷阱的指导。 `multiprocessing`模块： 进程创建与管理：学习创建和管理进程，包括使用 `Process` 类，以及利用进程池（Pool）来简化并行任务的执行。 进程间通信（IPC）：详细介绍 `Queue`, `Pipe`, `Manager` 等进程间通信机制，并提供实际应用示例。 进程同步：讲解 `Lock`, `Semaphore`, `Event`, `Condition` 在多进程环境下的应用，以及它们如何保证进程间的协同工作。 共享内存与进程间数据共享：探讨如何利用 `Value` 和 `Array` 等共享内存对象，以及 `Manager` 提供的高级共享数据结构。 进程池与并行计算：通过大量示例展示如何利用 `multiprocessing.Pool` 来实现高效的并行计算，例如并行处理数据、并行执行函数等。 `concurrent.futures`模块： 统一的并发接口：介绍 `concurrent.futures` 模块如何提供一个高级抽象，统一了线程池和进程池的操作，使得代码更加简洁易读。 `ThreadPoolExecutor` 和 `ProcessPoolExecutor`：深入讲解如何使用这两个执行器来提交任务、获取结果以及处理异常。 `Future` 对象：理解 `Future` 对象代表的异步操作，以及如何使用 `result()`, `done()`, `exception()` 等方法来管理和获取任务结果。 第三部分：高级并行编程技术与应用 在掌握了基础工具后，本书将进一步探讨更高级的并行编程技术，以及如何在实际场景中应用它们。 异步I/O与`asyncio`： 协程（Coroutines）：详细讲解 `async` 和 `await` 关键字，以及如何编写和使用协程来实现高效的异步I/O操作。 事件循环（Event Loop）：理解 `asyncio` 的核心——事件循环，以及它如何管理和调度协程。 异步任务与并发：学习如何创建和管理异步任务，以及如何在 `asyncio` 中实现并发执行。 异步网络编程：通过实例展示如何使用 `asyncio` 进行高效的异步网络通信，例如构建异步Web服务器、网络爬虫等。 结合多进程/多线程与异步：探索如何在需要CPU密集型计算的场景下，将 `asyncio` 与 `multiprocessing` 或 `threading` 结合使用，实现计算密集型任务与I/O密集型任务的协同。 并行数据处理与科学计算： NumPy 和 Pandas 的并行化：讨论如何利用 NumPy 和 Pandas 的内置函数以及第三方库来加速数据处理和分析。 Dask 库：介绍 Dask，一个强大的并行计算库，可以轻松地将 Pandas DataFrame、NumPy Array 和 Python 函数并行化，处理大规模数据集。 Ray 库：探索 Ray，一个用于构建分布式应用程序的通用框架，支持Python的函数和类进行分布式执行。 分布式计算与并行： Celery 任务队列：学习如何使用 Celery 构建分布式任务队列，实现跨机器的异步任务执行和处理。 RPC（远程过程调用）：介绍 RPC 的概念，以及如何在Python中实现分布式服务。 Spark on Python (PySpark)：简要介绍 PySpark，用于处理大规模数据集的分布式计算框架。 性能优化与调试： 性能瓶颈分析：学习如何使用性能分析工具（如 `cProfile`, `line_profiler`）来识别并行程序中的性能瓶颈。 内存管理与优化：讨论在并行环境中如何有效管理内存，避免内存泄漏和过载。 并发与并行程序的调试技巧：分享在多线程/多进程环境中进行调试的技巧和注意事项。 本书的独特价值： 理论与实践的完美结合：本书不仅讲解了并行编程的理论知识，更提供了大量贴近实际的Python代码示例，让读者能够边学边练，快速掌握技术。 循序渐进的学习路径：从基础概念到高级应用，本书的章节安排清晰，逻辑严谨，适合不同水平的Python开发者。 解决实际问题的能力：本书中的案例覆盖了Web开发、数据科学、机器学习、科学计算等多个领域，帮助读者将所学知识应用于实际工作。 深入的GIL解析：作为Python并行编程的独特挑战，本书将花费大量篇幅深入解析 GIL 的工作原理，并提供切实可行的规避策略，帮助开发者写出真正高效的多线程程序。 前沿技术的引入：除了经典的 `threading` 和 `multiprocessing`，本书还重点介绍了 `asyncio`、Dask、Ray 等现代并行编程技术，帮助开发者紧跟技术发展潮流。 目标读者： Python开发者：任何希望提升Python程序性能、处理大规模数据、构建响应式应用的Python开发者。 数据科学家和机器学习工程师：需要加速数据预处理、模型训练和推理过程的专业人士。 Web开发者：需要构建高并发、高性能Web应用的开发者。 科学计算从业者：需要处理复杂模拟和计算任务的研究人员和工程师。 任何对并行和并发编程感兴趣的学习者：希望深入理解计算机底层工作原理，并将其应用于实际编程的开发者。 通过阅读《Python并行编程参考手册》，您将能够深刻理解并行编程的强大之处，掌握Python中实现并行与并发的各种利器，并最终能够设计和实现高性能、高可扩展性的Python应用程序，在日益复杂的计算环境中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对Python并行编程抱有浓厚兴趣的初学者，我一直渴望找到一本能够系统性地引导我入门、并且提供实用技巧的书籍。偶然间，我看到了《Python并行编程参考手册（影印版）[Python Parallel Programming Cookbook]》这本书，虽然还未正式翻阅，但仅从书名和封面的专业感，我就对其充满了期待。我猜想，这本书一定汇集了大量实用的Python并行编程的“食谱”，能够帮助我解决在实际开发中遇到的各种难题。 我尤其好奇书中会涵盖哪些具体的并行化策略。是关于多线程的GIL（全局解释器锁）的深入剖析，以及如何绕过它来实现真正的并发？还是关于多进程的IPC（进程间通信）机制，比如队列、管道，如何有效地在不同进程之间共享数据和协调工作？我又在想，对于更复杂的场景，比如分布式计算，书中会不会涉及到像Celery、Dask这样的框架，以及如何在集群环境中部署和管理这些并行任务？我非常希望这本书能够提供丰富的代码示例，能够让我通过“照猫画虎”的方式，快速理解并掌握这些核心概念。 此外，这本书的“参考手册”和“Cookbook”的定位，让我觉得它会非常注重实践性。我理想中的这本书，应该不仅仅是概念的堆砌，而是能提供一套切实可行的解决方案。比如，当需要处理大数据集时，如何利用并行技术来加速数据加载和预处理？在构建高并发Web服务时，又该如何设计高效的请求处理模型？我希望书中能够提供一些“拿来即用”的代码片段，或者至少能够清晰地指导我如何一步步地构建出满足特定需求的并行程序。 我还有一个强烈的愿望，那就是这本书能够帮助我理解并行编程中的一些常见陷阱和优化技巧。并行编程并非易事，常常会遇到竞态条件、死锁、内存泄漏等棘手的问题。我希望作者能够在书中详细地解释这些问题的产生原因，并提供有效的检测和避免方法。同时，我也期待书中能够分享一些性能优化的思路，比如如何选择合适的并行粒度，如何减少线程/进程创建和销毁的开销，以及如何利用特定硬件优势来进一步提升并行程序的效率。 最后，我对这本书能否帮助我构建可维护、可扩展的并行系统也充满了期待。一个良好的并行程序，不仅要运行得快，还要易于理解、修改和调试。我希望书中能够提供一些关于代码组织、模块化设计以及并行程序测试的最佳实践。毕竟，掌握了强大的并行技术，但无法将其有效地融入到实际的项目开发流程中，其价值也会大打折扣。所以，我非常希望这本书能够成为我构建高效、健壮并行Python应用程序的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入Python并行编程领域的开发者，虽然对这个方向充满热情，但总感觉概念太多，实操起来却有些摸不着头脑。《Python并行编程参考手册（影印版）[Python Parallel Programming Cookbook]》这本书，给我带来了一种“救星”般的期待。我希望它能像一本烹饪手册一样，提供清晰的步骤和配方，让我能够快速上手，做出美味的“并行程序”。 我非常想知道，这本书会如何循序渐进地介绍Python的并行化机制。我猜测它会从最基础的多线程开始，详细讲解线程的创建、生命周期、同步机制（如锁、信号量），以及GIL的影响。然后，会过渡到多进程，深入讲解进程的创建、进程间通信（IPC）的方式，例如队列、管道、共享内存等，以及如何使用`multiprocessing`模块来构建更复杂的并行应用。我希望书中能有大量直观的代码示例，让我能够清晰地看到每个概念是如何在实际代码中实现的。 我特别期待书中能够针对不同的应用场景，提供相应的“菜谱”。例如，当我需要处理大量网络请求时，书中是否会提供关于如何利用`asyncio`实现高并发I/O处理的“食谱”？当需要进行大规模数据分析时，是否会有关于如何利用`multiprocessing`进行并行数据处理的“食谱”？我希望这本书能够帮助我理解，在不同的场景下，应该选择哪种并行化技术，以及如何最优地使用它。 此外，我希望这本书能够帮助我理解并行编程中的一些常见“坑”。例如，如何避免竞态条件和死锁，如何有效地进行线程/进程的同步，以及如何进行并行程序的性能调优。我希望书中能够提供一些实用的调试技巧和工具，帮助我快速定位和解决问题。我期待能够从书中学习到如何写出既高效又健壮的并行代码。 最后，作为一本“参考手册”，我希望它能够成为我遇到实际编程问题时，可以随时翻阅的宝典。我希望它能够提供一些“拿来即用”的代码片段，或者能够指导我如何快速构建出满足特定需求的并行解决方案。总而言之，我希望通过这本书，能够真正地掌握Python并行编程的核心技能，并将它们灵活地应用于我的实际开发工作中。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到《Python并行编程参考手册（影印版）[Python Parallel Programming Cookbook]》这本书之前，我一直在尝试使用一些零散的在线资源来学习Python的并行编程，但效果并不理想，很多概念都比较模糊，实践起来也感觉无从下手。这本书的出现，无疑给了我一个非常明确的学习方向。我坚信，一本“参考手册”和“Cookbook”相结合的书籍，一定能提供我所急需的系统性知识和实操指导。 我特别希望能在这本书中找到关于如何有效利用多核CPU的详细解释。当前很多Python程序在单核CPU上运行得还算流畅，但一旦数据量增大或者并发需求提高，性能就会急剧下降。我猜测这本书会深入讲解Python的`threading`和`multiprocessing`模块，并且会清晰地对比它们之间的异同，特别是GIL对`threading`的影响，以及如何在多进程环境下实现高效的数据共享和同步。我期待书中能有大量的代码示例，能够让我看到如何在实际的代码中应用这些模块。 另外，我还对如何处理I/O密集型任务的并行化非常感兴趣。很多时候，我们的程序性能瓶颈并不在于CPU计算，而在于网络请求、文件读写等I/O操作。我希望这本书能够详细介绍`asyncio`库的使用，以及如何通过协程来实现高效的异步编程，从而在等待I/O完成的同时，能够执行其他的任务，极大地提高程序的吞吐量。我希望这本书能够提供一些关于构建异步Web服务器、网络爬虫或者消息队列消费者的实用案例。 我还有一个重要的期待，那就是这本书能够帮助我理解一些更高级的并行编程模式。比如，如何使用`multiprocessing.Pool`来管理进程池，实现任务的并行执行，以及如何利用`concurrent.futures`来统一管理线程池和进程池。我希望书中能够提供一些关于分布式并行计算的入门知识，即使不深入，也能让我对如何将并行任务扩展到多台机器上有一个初步的认识。 最后，作为一本“Cookbook”，我希望它能提供一些“即插即用”的代码模板，或者能够解决一些常见问题的解决方案。比如，如何实现一个简单的分布式任务调度器，如何进行并行化的数据排序，或者如何构建一个高性能的缓存系统。我希望这本书能够成为我日常开发中遇到并行编程问题时，首先会翻阅的宝典，能够让我快速找到解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我对于《Python并行编程参考手册（影印版）[Python Parallel Programming Cookbook]》这本书的期望，很大程度上源于我当前在工作中遇到的性能瓶颈。我们目前使用的很多Python应用，在处理大量并发请求或者进行复杂数据分析时，都显得力不从心。我一直听说并行编程是解决这类问题的关键，但一直缺乏一个系统性的学习路径。这本书的标题“Python并行编程参考手册”和“Cookbook”让我觉得它应该是一本非常实用、能够直接上手解决问题的工具书。 我非常期待书中能够详细阐述Python中实现并行化的几种主要方式，并针对每种方式给出详细的优缺点分析和适用场景。例如，关于多线程，我想知道如何有效地处理线程同步问题，以及在GIL的限制下，如何才能真正地提高CPU密集型任务的执行效率。而对于多进程，我希望能够深入了解进程间通信的各种方式，例如使用`multiprocessing`模块中的`Queue`、`Pipe`以及共享内存等，并且能够学会如何根据具体需求选择最合适的通信机制。 更让我感兴趣的是，书中会不会提供一些“高级”的并行编程技巧。比如，如何利用`concurrent.futures`模块来简化线程池和进程池的管理，以及如何通过异步IO（如`asyncio`）来处理大量的I/O密集型任务，实现非阻塞的并发。我希望书中能够通过清晰的代码示例，一步步地展示如何将这些技术应用于实际的业务场景，例如构建高性能的网络服务器、实现高效的数据爬取系统，或者加速机器学习模型的训练过程。 此外，我非常看重书中关于错误处理和调试的指导。并行编程的调试难度往往比单线程程序要大得多，各种竞态条件和死锁问题都可能让程序陷入难以捉摸的状态。我希望书中能够提供一些有效的调试工具和方法，以及一些常见的错误模式和避免策略，帮助我快速定位和解决问题。同时，我也希望书中能够包含一些性能调优的章节，教我如何分析程序的性能瓶颈，并给出相应的优化建议。 最后，我希望这本书能够帮助我建立起一种“并行思维”。不仅仅是学习具体的API和代码，而是能够理解并行编程的设计理念和模式。当遇到新的问题时，能够主动地思考如何将其分解成并行的子任务，并选择最合适的并行化策略。如果这本书能够帮助我达到这样的境界，那么它就不仅仅是一本参考手册，更是一本能够提升我解决复杂问题能力的“指南”。

评分☆☆☆☆☆

我作为一名有着一定Python基础的开发者，一直在寻找能够系统性地提升我程序性能的方法，而并行编程无疑是其中最关键的一环。《Python并行编程参考手册（影印版）[Python Parallel Programming Cookbook]》这本书，单从书名就足以吸引我。我预感这本书不仅仅会教授基础知识，更会提供一些“硬核”的实战技巧，帮助我将理论知识转化为实际生产力。 我特别希望书中能够深入探讨Python的GIL（全局解释器锁）的本质，并详细讲解如何在多线程场景下有效地绕过它，或者说，如何在受GIL限制的情况下，最大化多线程程序的性能。我想了解，除了多进程，是否还有其他更优雅、更高效的方式来解决CPU密集型任务的并行化问题。我期待书中能有关于如何正确使用`threading`模块，以及如何管理和同步大量线程的深入讲解。 同时，对于多进程编程，我希望书中能提供详尽的IPC（进程间通信）机制的讲解和对比，包括`Queue`、`Pipe`、`Manager`等的使用场景和性能差异。我希望能够通过书中提供的示例，学会如何高效地在多个进程之间传递数据、共享状态，以及如何避免常见的进程间同步问题，例如竞态条件和死锁。我特别期待能看到一些关于如何设计和构建健壮的多进程应用的案例。 我还有一个强烈的愿望，那就是这本书能够涵盖一些现代化的并行编程技术，比如`asyncio`。在处理大量的I/O密集型任务时，异步编程往往比传统的并发模型更为高效。我希望书中能够深入介绍`asyncio`的事件循环、协程、异步IO操作等核心概念，并提供如何使用`asyncio`来构建高性能网络应用、异步Web服务器等实际案例。 最后，作为一本“参考手册”，我希望这本书能成为我解决实际编程问题的“速查手册”。我期待书中能够提供一些解决特定并行编程挑战的“食谱”，例如如何进行并行化的文件处理、如何实现分布式的计算任务、或者如何优化数据库访问的并发性。我希望通过阅读这本书，能够掌握一套完整的并行编程工具箱，能够自信地应对各种性能挑战。

评分☆☆☆☆☆

非常棒的英文书！

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京东买东西就是好，

评分☆☆☆☆☆

共和国恍恍惚惚韩国护肤规划刚果共和国应该好好规划规划和哥哥很高

评分☆☆☆☆☆

京东买东西就是好，

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

可以说是很牛逼的一本书了。

评分☆☆☆☆☆

速度快，服务好，加油！

评分☆☆☆☆☆

好书